Как внедрить ИИ в бизнес-процессы: пошаговая инструкция

В нашей компании ИИ помогает экономить до 40 часов в неделю в задачах от анализа рынка и финансовых данных до формирования стратегии. В целом, более половины компаний, использующих ИИ, отмечают рост доходов и увеличение производительности (отчет AI Index Стэнфордского университета).

Однако не все попытки включения ИИ в бизнес оказываются успешными. В этой статье я делюсь пошаговой инструкцией, как интегрировать ИИ-сервисы и получить измеримый результат. Рассмотрим, как выбрать приоритетные задачи, подобрать ИИ-инструменты, реализовать решение и создать культуру поддержки изменений.

Для начала подумайте, какую бизнес-задачу вы бы хотели делегировать искусственному интеллекту?

Помочь с этим может составление четырех квадрантов матрицы Impact-Frequency. Отметьте частоту выполнения задачи и значимость для бизнеса. Значимость можно определить через долю в выручке или затратах.

Соответственно, задачи, которые выполняются часто и сильно влияют на результат, автоматизируйте в первую очередь. Редкие и малозначимые задачи оставьте на потом. Так вы сможете быстро протестировать ИИ и получить ощутимую выгоду.

Возьмём онбординг. Сейчас постоянно собираем материалы и отвечаем на повторяющиеся вопросы. А ИИ-бот сам ответит на вопросы о компании и выдаст понятные регламенты.

С обработкой заявок проблемы могут быть такие. Нецелевые запросы, долгие ответы и долгая подготовка офферов. А будет так: бот сразу ответит на заявку, квалифицирует лида и решит типовые вопросы.

Существует несколько вариантов внедрения искусственного интеллекта в бизнес-процессы:

Готовые B2B-платформы со встроенным ИИ. Например, Intercom помогает с поддержкой клиентов, TLDV анализирует онлайн-встречи, Signum.AI анализирует клиентов и конкурентов и формирует маркетинговую стратегию. Популярные CRM-системы, в том числе amoCRM и HubSpot, тоже добавляют ИИ-функции для анализа данных и автоматизации взаимодействия с клиентами.

Это самый быстрый путь, который не требует сильной технической экспертизы, но функциональность ограничена возможностями платформы. Большинство решений работают в облаке, некоторые можно установить на свои серверы.

Настройка простая, но результат зависит от качества базы знаний и инструкций. Подойдёт для автоматизации онбординга сотрудников, подготовки типовых документов и обработки заявок клиентов.

Разработка на основе готовых моделей. Здесь мы создаем решения через API известных платформ — OpenAI, Anthropic и других. Также можно использовать и адаптировать open-source модели (LLaMA, Mistral, DeepSeek, BERT и другие) под свои задачи.

Такой подход дает контроль над процессами, но потребует команду разработчиков и планирование бюджета.

Создание собственных решений. Разработка ИИ-решений с нуля или глубокая модификация существующих моделей — это самый сложный путь. Такой подход выбирают банки, медицинские учреждения, промышленные предприятия и другие организации, где критически важны точность и безопасность.

Нужна команда ML-специалистов, качественные данные для обучения, мощная инфраструктура и финансовые ресурсы.

Какой способ выбрать? Всё зависит от ваших задач, бюджета, технической экспертизы и требований к безопасности. Часто лучше всего работает комбинированный подход — разные задачи решаем разными способами.

Теперь, когда мы разобрались со способами внедрения, давайте посмотрим, как это работает на практике. Возьмем две типовые задачи — онбординг сотрудников и поддержку клиентов — и пройдем весь процесс от идеи до реализации.

Пример 1: ИИ-ассистент для онбординга. Здесь создадим кастомного GPT-помощника. Для этого:

Пример 2: чат-бот для поддержки клиентов. Настроим бота на базе SaluteBot с GigaChat. Для этого:

Внедрение ИИ — это культурный сдвиг не меньше, чем технологический. По моему опыту, компании сталкиваются с тремя основными ограничениями:

Недостаток знаний и технические барьеры. Сотрудники пробуют ИИ, получают неудовлетворительный результат и бросают.

Что помогает: организовать корпоративное обучение и создать группу энтузиастов для еженедельного обмена опытом.

Боязнь предлагать идеи. Многие видят возможности для улучшений, но не решаются их предложить из-за страха критики.

Что помогает: запустить «банк идей» в Notion или Weeek для предложений по улучшению процессов с помощью ИИ, самые интересные реализовывать в рамках спринтов.

Отсутствие системного подхода. Без общей стратегии внедрение ИИ превращается в разрозненные эксперименты с минимальным эффектом.

Что помогает: вернитесь к матрице Impact-Frequency из первого шага и сформируйте дорожную карту внедрения с приоритизацией задач. Измеряйте эффект внедрения.

Подводя итог, добавлю, что внедрение ИИ должно приносить измеримые результаты, а не интеграцию ради интеграции. Надеюсь, моя система из пяти шагов поможет вам получить положительный эффект. Успехов!

Внедрение ИИ в бизнес-процессы — необходимость для выживания на рынке. Компании, использующие генеративный ИИ, сокращают затраты, увеличивают прибыль и производительность.

Чтобы успешно внедрить ИИ в бизнес-процессы, следуйте этим основным принципам:

Начните с выбора приоритетных задач с помощью матрицы Impact-Frequency. Автоматизируйте в первую очередь то, что выполняется часто и сильно влияет на результат бизнеса.

Выберите способ внедрения. Готовые платформы, конструкторы, разработка через API или создание собственного решения — в зависимости от бюджета и технической экспертизы.

Реализуйте решение поэтапно. Подготовьте базу знаний, создайте инструкции для бота, настройте его на нужной платформе и протестируйте перед внедрением.

Выстройте культуру поддержки изменений. Организуйте корпоративное обучение, создайте «банк идей» для новых предложений и разработайте дорожную карту внедрения с четкими метриками успеха.